webentwicklung-frage-antwort-db.com.de

Wie berechnet man eine Verwirrungsmatrix für die Klassifizierung mehrerer Klassen in Scikit?

Ich habe eine Multiclass-Klassifizierungsaufgabe. Wenn ich mein Skript anhand des scikit-Beispiels wie folgt ausführe:

classifier = OneVsRestClassifier(GradientBoostingClassifier(n_estimators=70, max_depth=3, learning_rate=.02))

y_pred = classifier.fit(X_train, y_train).predict(X_test)
cnf_matrix = confusion_matrix(y_test, y_pred)

Ich erhalte diesen Fehler:

File "C:\ProgramData\Anaconda2\lib\site-packages\sklearn\metrics\classification.py", line 242, in confusion_matrix
    raise ValueError("%s is not supported" % y_type)
ValueError: multilabel-indicator is not supported

Ich habe versucht, den labels=classifier.classes_ an confusion_matrix() zu übergeben, aber es hilft nicht.

y_test und y_pred sind wie folgt:

y_test =
array([[0, 0, 0, 1, 0, 0],
   [0, 0, 0, 0, 1, 0],
   [0, 1, 0, 0, 0, 0],
   ..., 
   [0, 0, 0, 0, 0, 1],
   [0, 0, 0, 1, 0, 0],
   [0, 0, 0, 0, 1, 0]])


y_pred = 
array([[0, 0, 0, 0, 0, 0],
   [0, 0, 0, 0, 0, 0],
   [0, 0, 0, 0, 0, 0],
   ..., 
   [0, 0, 0, 0, 0, 1],
   [0, 0, 0, 0, 0, 1],
   [0, 0, 0, 0, 0, 0]])
pythonscikit-learnclassificationconfusion-matrix
7
YNr

Zuerst müssen Sie das Label-Ausgabearray erstellen Nehmen wir an, Sie haben 3 Klassen: 'cat', 'dog', 'house' indexiert: 0,1,2 . Und die Vorhersage für 2 Beispiele lautet: "Hund", "Haus". Ihre Ausgabe wird sein: 

y_pred = [[0, 1, 0],[0, 0, 1]]

führen Sie y_pred.argmax (1) aus, um Folgendes zu erhalten: [1,2] Dieses Array steht für die ursprünglichen Labelindizes, dh für: ['hund', 'haus']

num_classes = 3

# from lable to categorial
y_prediction = np.array([1,2]) 
y_categorial = np_utils.to_categorical(y_prediction, num_classes)

# from categorial to lable indexing
y_pred = y_categorial.argmax(1)
6
Naomi Fridman

Das hat für mich funktioniert:

y_test_non_category = [ np.argmax(t) for t in y_test ]
y_predict_non_category = [ np.argmax(t) for t in y_predict ]

from sklearn.metrics import confusion_matrix
conf_mat = confusion_matrix(y_test_non_category, y_predict_non_category)

dabei sind y_test und y_predict kategoriale Variablen wie One-Hot-Vektoren.

4
ak2205

Ich habe gerade die Ausgaben y_test-Matrix von der Vorhersage y_pred-Matrix abgezogen, während das kategoriale Format beibehalten wurde. Im Fall von -1 nahm ich ein falsch negatives an, während im Fall von 1 ein falsch positives Ergebnis war. 

Nächster: 

if output_matrix[i,j] == 1 and predictions_matrix[i,j] == 1:  
    produced_matrix[i,j] = 2

Am Ende mit der folgenden Notation:

  • -1: falsch negativ 
  • 1: falsch positiv 
  • 0: wahr negativ 
  • 2: richtig positiv

Schließlich können Sie einige naive Zählungen durchführen, um jede Verwirrungsmetrik zu erzeugen.

0
mcchran